Data Science Academy · Урок

Индексация и срезы массивов

Извлекайте строки, столбцы и диапазоны.

«Индексация и срезы массивов» — бесплатный урок Data Science Academy на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Data Science Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

Grab the Pieces You Need

Real analysis means pulling out parts of your data. NumPy's indexing lets you grab single values, rows, columns, or ranges with ease. ✂️

Single Elements by Position

Just like a list, you reach one element by its index. Counting starts at zero, so arr[0] is the very first value.

arr = np.array([10, 20, 30])
arr[0]  # 10

Count From the End

Negative indices count backward. arr[-1] hands you the last element without needing to know the array's length.

arr[-1]  # 30

Slices Grab a Range

A slice uses start:stop to pull a range. The start is included, the stop is not, just like Python lists.

np.arange(10)[2:5]  # 2 3 4

Steps Inside a Slice

Add a third number for a step. Using ::2 keeps every other element, an easy way to thin out data.

np.arange(10)[::2]  # 0 2 4 6 8

Two Dimensions, One Bracket

For a 2D array, give row and column in one bracket: arr[row, col]. This is cleaner than chaining two sets of brackets.

m = np.array([[1, 2], [3, 4]])
m[1, 0]  # 3

Grab a Whole Row

A lone colon means take everything along that axis. So m[0, :] returns the entire first row.

m[0, :]  # array([1, 2])

Grab a Whole Column

Flip it to pull a column. m[:, 0] sweeps every row and keeps just the first column's values.

m[:, 0]  # array([1, 3])

Slices Are Views, Not Copies

Careful: a slice is a view into the original. Change the slice and the source array changes too, which can surprise you.

s = arr[0:2]
s[0] = 99  # arr also changes

Make a Real Copy

When you need independence, call copy. It hands back a separate array so edits never touch the original.

safe = arr[0:2].copy()

Slice to Assign, Too

Indexing works on the left side as well. Assign to a slice and you update a whole range in one move.

arr[0:2] = 0  # first two become 0

Quick Check

Let's test selecting a column from a 2D array.

Recap

You can now carve up arrays: index single values, slice ranges with steps, target rows and columns, and copy when you need to stay safe. 🎉

Часто задаваемые вопросы

Урок «Индексация и срезы массивов» бесплатный?

Да — полный текст урока «Индексация и срезы массивов» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Data Science Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Индексация и срезы массивов»?

Извлекайте строки, столбцы и диапазоны. Ты практикуешь Data Science Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Data Science Academy?

Предыдущий опыт не требуется. Data Science Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.

Сколько времени занимает урок «Индексация и срезы массивов»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Data Science Academy?

Да. Каждый урок Data Science Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

← Назад к Data Science Academy